아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요 ccsshh98님,
CUDA 설치와 관련하여 PyTorch에서 GPU를 인식하지 못하는 문제로 고민하고 계신 것 같습니다. NVIDIA 드라이버 버전이 546.01이고, CUDA 버전이 12.3으로 표시되는 상황에 대해 혼란스러워하시는 부분도 이해합니다. 질문을 정리해보면, 현재 사용하고 계신 시스템에서 torch.cuda.device_count()가 0을 반환하고, 실제로 설치하신 CUDA 버전과 nvidia-smi에서 보여주는 버전이 다른 문제를 해결하고 싶으신 것으로 보입니다.
먼저, nvidia-smi에서 보여주는 CUDA 버전은 NVIDIA 드라이버에 포함된 CUDA 툴킷의 버전을 의미합니다. 이는 실제로 시스템에 설치된 CUDA 툴킷의 버전과 다를 수 있습니다. 드라이버에 포함된 CUDA 툴킷 버전은 드라이버와 호환되는 최신 버전을 의미하는 것이며, 실제로 여러 버전의 CUDA 툴킷을 시스템에 설치할 수 있습니다.
PyTorch와 호환되는 CUDA 버전을 확인하려면 PyTorch 공식 웹사이트의 설치 가이드를 참고하시는 것이 좋습니다. PyTorch는 특정 버전의 CUDA 툴킷과 호환되도록 빌드되어 있으므로, 해당 버전의 CUDA 툴킷을 설치하거나, CUDA 툴킷 없이도 사용할 수 있는 CPU 버전을 선택할 수 있습니다.
문제 해결을 위해 다음 단계를 시도해보시길 권장합니다:
PyTorch와 호환되는 CUDA 버전 확인:
PyTorch 공식 웹사이트에서 호환되는 CUDA 버전을 확인하세요. 예를 들어, PyTorch 1.12.0 버전이 CUDA 11.3과 호환된다면, 해당 버전의 CUDA 툴킷을 설치해야 합니다.
CUDA 툴킷 설치:
NVIDIA 공식 웹사이트에서 호환되는 CUDA 툴킷을 다운로드하고 설치하세요.
환경 변수 설정:
CUDA 툴킷을 설치한 후, 시스템의 환경 변수에 CUDA 툴킷의 경로를 추가해야 합니다. 예를 들어, PATH와 LD_LIBRARY_PATH 환경 변수에 CUDA 툴킷의 bin과 lib64 경로를 추가합니다.
PyTorch 설치:
호환되는 CUDA 버전에 맞는 PyTorch를 설치합니다. PyTorch 설치 페이지에서 명령어를 생성할 수 있습니다.
GPU 인식 확인:
PyTorch에서 GPU가 제대로 인식되는지 확인합니다. 다음과 같은 코드를 실행하여 GPU가 인식되는지 확인할 수 있습니다.
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # True가 출력되어야 합니다.
print(torch.cuda.device_count()) # 1 이상의 숫자가 출력되어야 합니다.
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # GPU 이름이 출력되어야 합니다.
위 단계를 따라도 문제가 해결되지 않는 경우, 추가적인 정보를 제공해주시면 더 구체적인 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.
PyTorch 설치 가이드 및 CUDA 호환성에 대한 자세한 정보는 PyTorch 공식 웹사이트의 설치 페이지(Start Locally | PyTorch)를 참고하시기 바랍니다.
제가 제공한 정보가 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 지속되면 추가적인 지원을 받으실 수 있도록 커뮤니티에 다시 문의하시거나 전문가의 도움을 받으시길 권장합니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요, ccsshh98님. PyTorch에서 CUDA를 사용하려는데 문제가 발생하여 고민하시는 것 같습니다. 정확히는 torch.cuda.device_count()가 0을 반환하고, NVIDIA-SMI에서 CUDA 버전이 12.3으로 표시되는 것에 대한 의문을 가지고 계신 것 같습니다.
먼저, torch.cuda.device_count()가 0을 반환하는 문제는 PyTorch가 GPU를 인식하지 못하는 문제일 가능성이 높습니다. 이는 CUDA 버전과 PyTorch 버전이 호환되지 않거나, GPU 드라이버가 제대로 설치되지 않았을 때 발생할 수 있습니다.
NVIDIA-SMI에서 CUDA 버전이 12.3으로 표시되는 것은 드라이버 버전에 따른 CUDA 버전을 의미합니다. 이는 실제로 설치된 CUDA 툴킷의 버전과는 다를 수 있습니다. 실제로 설치된 CUDA 버전을 확인하려면 터미널에서 nvcc --version 명령을 실행해보시기 바랍니다.
그리고 PyTorch는 특정 CUDA 버전과 호환되도록 빌드되므로, PyTorch와 호환되는 CUDA 버전을 사용해야 합니다. PyTorch 공식 홈페이지에서는 각 PyTorch 버전에 대한 권장 CUDA 버전을 제공하고 있습니다. 따라서 PyTorch와 호환되는 CUDA 버전을 설치하시는 것이 좋습니다.
다음은 PyTorch를 설치할 때 CUDA 버전을 지정하는 예제 코드입니다.
# PyTorch 1.8.0을 설치하고 CUDA 11.1을 사용하려는 경우
!pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
이 코드를 실행하면 PyTorch 1.8.0과 CUDA 11.1이 함께 설치됩니다. 이렇게 하면 PyTorch가 CUDA를 제대로 인식하고 사용할 수 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!